[发明专利]一种用于疲劳驾驶判断的人眼状态识别方法

说明书

本发明的用于疲劳驾驶判断的人眼状态识别方法，包括：a).采集驾驶员在睁眼状态下的n1张图像、闭眼状态下的n2张图像；b).将人眼图像转化为灰度值图像；c).图像二值化；d).建立投影直方图：f).划分人眼状态区域；g).人眼状态识别。本发明的人眼状态识别方法，根据给出的人眼二值投影直方图的差分绝对值的和的闭眼、半睁眼（半闭眼）、睁眼状态的取值范围，对于待识别的人眼图像，通过判断其落入的区间范围来判断人员状态，解决了现有人眼状态识别方法不能识别或不能较好识别半睁眼（半闭眼）状态的技术问题。

技术领域

本发明涉及一种用于疲劳驾驶判断的人眼状态识别方法，更具体的说，尤其涉及一种的可有效地将驾驶员的半睁眼(半闭眼)状态识别出来的用于疲劳驾驶判断的人眼状态识别方法。

背景技术

近年来危化品运输规模不断扩大，产生的交通事故也不断增长。大多数交通事故事是由驾驶员安全意识浅薄、疲劳驾驶所导致的，因此对危化品驾驶员进行疲劳检测，是避免危化品交通事故发生的手段之一。目前对于疲劳程度进行量化的方法分为两大类，主观评价法与客观评价法。主观评价法主要是通过疲劳量表对采访人员进行打分，比较典型的有日本产业卫生学会开发的《疲劳症状自评量表》。但是主观评价法由于其主观性比较大，只能统计某段时间内受访者疲劳状态，不能实时检测，所以在疲劳驾驶识别检测领域应用较少。

客观评价法是利用客观检测技术去检测受访者疲劳状态，主要通过信息采集设备对受访者的一些疲劳特征进行客观的检测。例如，通过接触式设备测量受访者的生理特征，如脑电、心电信号、脉搏检测、肌电信号检测等。或者通过非接触式设备测量受访者行为特征，如头部，眼部特征检测等。这种方法避免了主观性强的问题，可靠性有很大的提高。而对于客观检测技术，通过实时采集驾驶员的视频图像，进而分析驾驶员的疲劳状态是较为常用的方法之一，该方法无需驾驶员佩戴任何辅助检测设备，只需在驾驶员正前方搭设一台普通摄像头即可，这种分析方法不仅不易受人为因素的干扰，而且不会对驾驶员造成影响，具有操作性简单，可控性强等优点。

人眼位置精确定位后，对于人眼状态识别方法一般主要有以下几种方法：

基于目标轮廓方法：由于眼睛睁眼、闭眼时轮廓会发生很大的变化，可以利用此变化来判断眼睛的状态。睁眼时，眼睛轮廓形状近似椭圆，可用椭圆来拟合人眼轮廓，通过计算拟合椭圆的短轴与长轴比，得出当前人眼状态。检测人眼虹膜，若检测不出圆，则可认为是闭眼。此类方法优势在于原理简单，但计算量很大。

基于模板匹配方法：建立睁眼、闭眼模板去匹配待检测目标，给出当前人眼状态。该方法优点在于对单一环境精确度较高，但在复杂多变环境下，该方法效果一般，且受模板图片影响较大。

基于灰度投影的方法：眼睛虹膜相对于眼睛其他部位，灰度值较小，所以可利用阈值分割技术将人眼图像进行水平或者垂直方向上的投影，分析其投影图像，判断眼睛状态，该方的鲁棒性较强。现有基于灰度投影的人眼状态识别方法，可以较为准确地识别出驾驶员的睁眼、闭眼状态，但对于驾驶员的半睁眼状态识别较差，而半睁眼状态恰好是反映司机处于或即将进入疲劳驾驶状态的时刻，因此驾驶员的半睁眼状态检测尤为重要。

发明内容

本发明为了克服上述技术问题的缺点，提供了一种用于疲劳驾驶判断的人眼状态识别方法。

本发明的用于疲劳驾驶判断的人眼状态识别方法，其特征在于，通过以下步骤来实现：

a).人眼图像采集，通过图像采集装置，采集驾驶员在睁眼状态下的n1张图像，在闭眼状态下的n2张图像，并在所采集的图像中识别出人眼区域，以作为人眼图像，设获取的人眼图像的宽度和高度分别为w像素、h像素；

b).图像预处理，将步骤a)获取的n1张睁眼图像、n2张闭眼图像转化为灰度值图像；

c).图像二值化，将步骤b)中获取的灰度值格式的所有人眼图像，均转化为二值图像；